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Kafka实时数据即席查询应用与实践

作者:vivo 互联网搜索团队- Deng Jie Kafka中的实时数据是以Topic的概念进行分类存储,而Topic的数据是有一定时效性的,比如保存24小时、36小时、48小时等。而在定位一些实时数据的Case时,如果没有对实时数据进行历史归档,在排查问题时,没有日志追述,会很难定位是哪个环节的问题。 一、背景 Kafka中的实时数据是以Topic的概念进行分类存储,而Topic的数据是有一定时效性的,比如保存24小时、36小时、48小时等。而在定位一些实时数据的Case时,如果没有对实时数据进行历史归档,在排查问题时,没有日志追述,会很难定位是哪个环节的问题。因此,我们需要对处理的这些实时数据进行记录归档并存储。 二、内容 2.1 案例分析 这里以i视频和vivo短视频实时数据为例,之前存在这样的协作问题: 数据上游内容方提供实时Topic(存放i视频和vivo短视频相关实时数据),数据侧对实时数据进行逻辑处理后,发送给下游工程去建库实时索引,当任务执行一段时间后,工程侧建索引偶尔会提出数据没有发送过去的Case,前期由于没有对数据做存储,在定位问题的时候会比较麻烦,经常需求查看...

超好用的回归测试工具,我不允许你还不会用!

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